目前GPOPS-II是商业软件，官网最新版为2.4版。附件中完整的工具包有两个：gpops2（2016年2.3版，商业）和 gpops52（2012年5.2版，开源），安装后均可以独立使用。第三个附件是不完整的工具包GPOPS-II-Distribution，仅有 inopt 求解器，缺少 license，可以选择额外安装 ADiGator 工具包，但 Examples 是最全的，可供参考。

DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现 用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现。 方法 从.wav文件读取音频数据和采样频率 帧信号 将窗口功能应用于框架（默认值=汉明） 计算帧的DFT 计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计 应用梅尔频率滤波器组进行信号 对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数 取每个滤波器的DCT 保持系数[1:13] 计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离 去做 噪音门 预加重/提升 特征向量数据库 音频记录/播放（ audio.py ） 多线程MFCC提取 创建MFCC提取程序作为类？

傅立叶变化matlab代码粘性汉堡方程 用 MATLAB 编写的两个解决方案，用于求解粘性 Burger 方程。 它们都是谱方法：第一种是傅立叶伽辽金方法，第二种是 Tchebyshev-Gauß-Lobatto 点上的搭配。 诺塔·贝内 这些代码可以很容易地仅适用于热方程或无粘性 Burger 方程。 前者可以通过将扩散系数设置为非常大（顺序统一​​）来非正式地完成，也可以通过将与非线性项相关联的数组更改为代码中的零来正式完成。 后者只需要将扩散系数设置为 0。

如何减少各冲击信号间的干扰,使得信号特征突显出来是问题的关键。小波包分解可以对检测信号进行多通道滤波,通过不同频率的小波与检测信号相互作用,将信号划分成不同的频段,减少了信号间的干扰,同时,AR谱估计具有外推功能,可以有效地分析短样本信号。 通过上述分析,在分析小波包分解原理和AR谱估计特点的基础上,对6种不同磨损状况下的东风EQ2102汽车变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行AR谱估计,最后计算故障轴承与新轴承的散度值,有效地提取出变速器轴承信号的故障特征信息。 (1)振动信号的采集。 (2)小波包分解。 (3)分频段重构时域信号。 (4)AR谱分析。对每一频段重构的信号进行AR谱估计,得到仅含特定频率信息的AR谱。 (5)计算小波包-AR谱频带能量,分析各频带能量与轴承间隙变化的规律。

语音增强matlab实现包括谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

使用DFT对连续信号进行谱分析 工程实际应用中，常会遇到连续时间信号，其频谱也是连续函数。为了利用DFT对信号进行频谱分析，须先对 进行时域采样，得到 ，再对 进行DFT，得到的 则是 的傅里叶变换 在频域区间 上的N点等间隔采样。 对带限信号来说，X(k)与 在 范围内 上的采样值除相差一个因子外完全相同。 以上说明构成了用DFT对连续信号进行谱分析的理论基础。

基于谱方法的充液圆柱壳体中声传播特性研究，范军，郭杨阳，随着声学方法在埋地充液管道测漏的广泛应用，充液圆柱壳体声传播特性备受关注。针对表征弹性波传播特性的频散曲线，提出了基于谱

广义分数低阶协方差谱及谐波频率估计

matlab脑电功率谱代码档案清单： 依赖关系和先决条件 计算多尺度熵 样品 粗粒度 间质由Albert C. Yang博士提供他从M. Costa的代码（用C语言编写）重写了MATLAB中的原始程序。 从二进制文件加载EEG数据 loaddat.m 从Brain-atlas III机读取eeg数据从 数据输出格式： 20xn矩阵，包含来自20个通道的电压 128Hz的采样率 单位：微伏 主脚本：process.m batchMse.m（作废）：输入文件列表，在每个历元，通道和比例因子中具有熵的输出单元格数组 batchCheck.m：输入文件列表，输出nx2单元格数组，{k，1}作为文件名，{k，2}作为3个时期，从每个文件中选择 plotCheck.m（obsolete）：从单个文件在3个时代的选取通道中绘制情节，以进行双重检查 batchCellMse：输入像元数组，返回像元数组，每个历元都有熵，通道和比例因子 batchCellMseAvg：输入像元数组，返回像元数组，每个历元，通道和比例因子均具有平均熵 batchCellSpectral：输入单元格数组，返回单元格数组以及光

一种色谱谱峰识别算法的实现.docx